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2022-09-15 - 2022-09-16 Hamburg Fachtagung / Konferenz

MLE DAYS 2022

Machine Learning in Engineering Conference
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Date
Start date 2022-09-15
End date 2022-09-16
Meeting language
de-DE
Venue

Hamburg

Description

Maschinelles Lernen ist zu einem zentralen Treiber wirtschaftlicher Innovation und Entwicklung geworden. Das Anwendungspotenzial in den Ingenieurwissenschaften ist aber vergleichsweise wenig bekannt und ausgeschöpft. 
Deshalb richtet die Technische Universität Hamburg am 15. und 16. September 2022 die zweitägige Konferenz MLE-Days 2022 aus. Sie gibt Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen breiten und fundierten Einblick in ingenieurswissenschaftliche und betriebliche Anwendungsfelder des Maschinellen Lernens.
An den zwei Tagen wartet ein Programm mit insgesamt vierzehn Vortragssessions auf Sie, die unterschiedliche Themenschwerpunkte aus Wissenschafts- und Praxissicht beleuchten. Das Angebot wird umrahmt durch Keynotes, Networking-Sessions, ein Career-Event am Vortag sowie einer Einladung zu einer langfristigen Zusammenarbeit.

Das Themenspektrum deckt dieses Jahr viele Bereiche der Ingenieur­wissenschaften ab: Luft­fahrt­technik, Bau­ingenieurwesen, Maritime Logistik, Verfahrens­technik, Material­wissenschaften, Energie­technik, etc. Darüber hinaus werden Maschinelles Lern­verfahren für spezielle Themen wie Sprach­verarbeitung, Cyber-Physische Systeme und Teilchen­beschleuniger vertieft behandelt. Die Vortragenden kommen sowohl aus dem akademischen als auch aus dem industriellen Umfeld. In drei Keynotes blicken wir über den Tellerrand hinaus und diskutieren beispielsweise ethische Aspekte von Maschinellen Lern­verfahren oder die Grenzen von solchen Verfahren. 

Organizer

ITG Informationstechnische Gesells. im VDE

Co-Organizer

Forschungsinitiative "Machine Learning in Engineering" - TU Hamburg

Speakers

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Call for MLE Use-Cases aus der Praxis

Ihre Beiträge können beispielsweise aus folgenden ingenieurswissenschaftlichen und betrieblichen Anwendungsfeldern kommen:

  • Bauingenieurwesen
  • Energie- und Elektrotechnik
  • Logistik
  • Luftfahrttechnik
  • Maschinenbau, insbes. Cyber-Physische Systeme
  • Materialwissenschaften
  • Medizintechnik
  • Verfahrenstechnik
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